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沈阳机器学习培训 共找到290条结果

  • 三个阶段:符号阶段、统计学习阶段、深度学习阶段;大数据和人工智能:相互渗透、相互促进课程纲要:1.Python基础2.数据库技术(MySQl)3.NoSQL4.Web技术5.爬虫技术6.机器学习和神经
    2018-07-09
    阅读量:42260
    评论:13
  • 在机器学习的世界中,有一种被称为“无免费午餐”的定理。它意在说明没有哪种算法能够完美地解决每个问题,特别是对于监督学习问题。例如,神经网络不会总是比决策树要好,反之亦然。往往是有许多因素在起作用(如:
    2018-10-31
    阅读量:31483
    评论:34
  • #Prioritizingwhattoworkon:Spamclassificationexample实际工作工程中,我们应该优先处理哪些事情?为了应用监督学习,首先要想的是如何来表示邮件的特征向量x
    2019-03-08
    阅读量:2376
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  • 上半年的alphago围棋大战李世石,以4:1的比分大胜李世石——新浪科技-AlphaGo最终局战胜李世石人机大战总比分1:4,这也让人工智能再一次的吸引了全世界人的目观,其中的一些词汇也是火了一把,
    2016-08-22
    阅读量:30278
    评论:13
  • 概念:机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技
    2018-07-16
    阅读量:82370
    评论:37
  • 机器学习有下面几种定义:机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往
    2017-04-06
    阅读量:2126174
    评论:1616
  • 机器学习之特征选择特征选择方法初识:1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下,用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低
    2018-12-14
    阅读量:92120
    评论:24
  • 第一篇机器学习基础篇第一章线性模型1普通线性回归2广义线性模型3逻辑回归4线性判定分析第二章决策树1决策树基本原理与构建2CART算法3回归决策树4分类决策树第三章贝叶斯分类器1贝叶斯定理与朴素贝叶斯
    2017-08-19
    阅读量:161377
    评论:27
  • 感知机模型:      只能处理非常特殊的问题(线性可分的数据集的分类问题)没有考虑泛化能力 线性可分概念:   数据集能被一条线完美分割 损失函数的几何解释:      损失函数=所有被误分类的样本
    2017-12-15
    阅读量:669471
    评论:134
  • 机器学习一、初识机器学习1.什么是机器学习?对于机器学习到现在都还没有统一的定义,但是,通过一个例子和较权威的定义来理解机器学习,最后附上我个人对机器学习的理解:Samual玩跳棋玩的不好,但是,Sa
    2019-03-12
    阅读量:2138
    评论:8